神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好的解決交通領(lǐng)域內(nèi)的非線性問(wèn)題，其中前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合對(duì)交通流的預(yù)測(cè)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練速度和預(yù)測(cè)精度等方面不斷的提高，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于建設(shè)智能交通體系成為了一種非常明智的選擇。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是在交通流預(yù)測(cè)領(lǐng)域里很有潛力的一種模型。鑒于此，本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通流量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基網(wǎng)絡(luò)(RBF)建立了預(yù)測(cè)模型，并給出了數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)